几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。     

点云数据的多几何面片特征自动识别

针对人工构筑物丰富的面片特征,提出一种基于局部采样优化的多种几何面片（平面、柱面、球面）点云数据分割方法。该方法首先利用三维格网建立点云数据的空间划分,然后根据随机采样点确定局部格网单元,在格网单元内部拟合多种几何模型,通过局部打分确定局部候选模型（集）,利用统计推断估算候选模型集的全局打分区间,最终获得当前最优模型及其一致集,从而实现点云数据分割。试验结果表明：该方法能够对富含规则几何特征的人工构筑物进行有效分割。     

一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法

针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立三维格网索引,通过分析建筑物立面在三维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细三维模型重建。     

融合CNN和MRF的激光点云层次化语义分割方法

三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别,是三维场景信息提取的重要环节,在智慧城市等多个领域扮演关键角色.由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题,大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象.本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场(MRF)优化的层次化多类型目标自动提取框架.该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点;然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度;接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类;最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化,以提高激光点云语义分割的准确率.对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明,本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割,每个数据集的3项指标(召回率、精确度和F1值)分别为(94.6％、96.8％、95.7％)、(88.5％、90.5％、89.2％)和(95.3％、95.2％、95.3％).此外,与现有较前沿方法相比,本文方法显著提高了语义分割性能.     

利用局部几何特征与空洞邻域的点云语义分割

点云具有数据量大、无拓扑结构等特点,现有的深度学习语义分割模型难以充分挖掘大范围邻域内点云中所隐藏的几何特征。由此提出了一种基于空洞邻域并结合角度等几何特征作为模型输入的点云语义分割模型。首先,在局部邻域构建过程中,将图像处理的空洞卷积操作扩展至点云,建立空洞邻域结构,以扩大感受野;然后,在特征提取过程中,将中心点与邻域点之间相对坐标、距离、角度等基本几何特征作为模型输入,最大程度挖掘邻域内的几何特征;最后,基于所提邻域结构与特征提取算法构建了点云语义分割模型。采用Semantic3D数据集进行实验验证,结果表明,所提模型分割效果优于对比的点云语义分割算法,空洞邻域与局部几何输入特征能够有效改善点云语义模型的性能。     

顾及几何特征的规则激光点云分割方法

三维激光扫描仪能快速地获取三维场景的高精度点云数据,已成为快速三维建模的重要工具。点云分割是三维点云模型数据预处理中的首要环节,也是影响重建效率与模型质量的重要因素。以激光点云的分割为研究切入点,以八叉树空间划分方式对数据进行组织,并用八进制编码进行命名,结合K邻近搜索法获取目标点的局部邻近点,采用加权平均目标点相邻的三角面片法向量来估算单点法向量。基于投影欧氏距离拟合曲面求取曲率。量化了规则点云集的分割约束条件,采用法向量信息来进行平面点的提取,根据曲率在两个主方向上的差异性来识别和分割柱面和球面信息。试验结果表明：①基于法矢量的平面点分割效果理想;②基于曲率差异性的规则曲面点分割效果较差;③基于几何特性的规则激光点分割方法合理可行。     

基于局部约束的建筑物屋顶点云平面分割方法

建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。     

基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建

传统的基于全站仪等单点测量技术难以获取钢结构整体信息,且测量速度慢、模型重建精度低。针对此问题,本文将三维激光扫描技术应用于钢结构模型重建领域,提出了基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建方法。首先,基于标靶球和钢结构面信息实现多测站点云的高精度配准,并通过半径滤波算法去除噪点,以得到完整的激光点云数据;然后,对复杂钢结构单体模型进行分割,以实现各个部件的模型重建;最后,根据现场实测数据对重建的三维模型进行精度评估。试验结果表明,基于该方法得到的模型精度较高,与实际尺寸差值均小于1 cm,为复杂钢结构的三维模型重建提供了有效解决方案。     

基于三维网格模型的点云分割方法

基于三维网格模型数据和三维点云模型数据正逆向结合的数据处理方法在科学研究和工程实践中得到了广泛的应用与发展。三维网格模型提供模型结构、语义和几何等方面的先验知识,指导点云数据进行分割、建模等逆向处理,可极大提高数据处理效率和精度。基于以上思路,本文提出了首先基于混合聚类的网格模型初分割,然后以模型的这种先验信息指导点云数据进行精细分割的算法。并通过一系列的程序实现和数据实验,验证了算法的适用性和稳健性。     

树木三维点云的枝叶分割方法

利用地面三维激光扫描点云构建树木模型时,对树木点云进行枝叶分割,可以提高单木分割、骨架提取、模型构建等步骤的准确性.针对现有枝叶分割方法参数设置复杂、需要训练样本、依赖颜色强度等不足,提出了一种新的基于邻域点分布规律的枝叶分割方法.该方法遍历树木点云中的激光点,首先利用K纬树算法搜索激光点的所有R邻域点,构成邻域点集;...     

室内三维点云空间自动划分与规则化方法北大核心CSCD

精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。     

基于车载点云数据的树木提取与分析

本文基于高速公路高精度点云数据，首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取，将树木点云投影到水平面，采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取；然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域，本文结合树干几何特征提取树干的位置信息，计算所有点云到树干中心的欧氏距离，将所有点云归类到最近的树干进行粗分割；最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心，提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明，本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。     

利用三维激光扫描技术监测矿区桥梁结构形变

利用三维激光扫描技术测得的建筑物点云数据能够较清晰地表示建筑物的三维空间信息,提供高精度、高密度的建筑物表面描述。点云本身不直接显示自身所包含的特征信息,在进行局部形变提取时,需要进行点云分割工作。现有的应用于建(构)筑物的分割算法大多依赖于建(构)筑物特征设定突变阈值,当遇到复杂场景时,这些假设往往会导致错误。随着机器学习在点云处理领域的延伸,建(构)筑物点云数据边界的识别和分割有了新的实现思路。本文以某矿区工作面上方铁路桥两期三维激光扫描数据为例,采用神经网络方法对桥拱钢结构实行分割提取,在对1000万个标记桥梁点云数据进行训练后,神经网络模型可以学习操作人员识别点云中各点的属性并进行标记,并提取两期数据中的钢结构点云;对使用神经网络分割出的桥拱钢结构点云进行分析,通过对钢结构底边线进行特征线拟合、长度提取,计算钢结构的位移及拉伸量,并结合桥拱位移、形变量分析桥梁形变。研究表明:使用神经网络模型对标记数据进行训练可以有效识别建(构)筑物特征,并应用于建(构)筑物局部形变分析。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

基于Plücker直线的LiDAR点云配准法

高精度的LiDAR点云配准是实现点云数据整体性和保证空间目标三维表面拓扑重建的关键,本文提出了基于Plücker直线的LiDAR点云配准模型,利用Plücker直线表示LiDAR待配准点云与基准点云间的同名直线,根据同名Plücker直线重合的几何拓扑关系,建立Plücker直线共线条件方程,再用最小二乘法确定待配准LiDAR点云与基准点云间的相对位姿参数。结果表明,Plücker直线共线条件配准模型几何约束性较强,配准精度较高。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

一种改进的超体素与区域生长点云分割方法

点云分割作为识别地理场景的空间特征、探索和记录空间信息的关键处理步骤,其分割精度直接影响后续三维场景重建、地物特征提取等应用的效果。针对传统区域生长点云分割算法的不稳定等问题,本文结合超体素和区域生长算法对点云数据进行分割,并利用点云自身的色彩信息进一步改进分割结果。试验结果表明,相较于传统的区域生长和已有的结合超体素与区域生长的分割算法,本文算法对点云数据分割的效果更好,且其精确率与召回率均有提高。     

南粤古驿道历史建筑数字化保护与VR场景构建

南粤古驿道遗留了众多文化遗产,具有较高的历史、艺术、科学价值,但历史建筑损坏较为严重。为推进南粤古驿道活化利用,本文采用精细三维建模技术与虚拟现实（VR）技术实现了南粤古驿道的数字化保护。首先对南粤古驿道遗址进行了分析,然后从数据采集、点云数据处理、几何模型加工、纹理贴图等方面阐述对历史遗迹进行精细三维建模和VR场景构建的流程和方法。为提高点云数据处理效率,提出了基于遗传算法的欧氏聚类点云分割算法。应用结果表明,本文构建的精细三维模型及VR场景能有效还原南粤古驿道历史建筑,为古驿道与古街巷、古村落、红色革命遗址等文化自然景观的保护提供了新的思路。